Fehlentscheidungen im Pricing durch mangelnde Datengrundlage und falsche KPI-Steuerung

Definition

Arival zeigt, dass die Mehrheit der Attraktionen weltweit die Ticketpreise nur einmal im Jahr festlegt und nur ein kleiner Anteil (6 % aller Attraktionen, 12 % der sehr großen Attraktionen) tatsächlich dynamisches Pricing mit laufender Anpassung einsetzt.[3] Europäische Marktanalysen bestätigen, dass die Einführung datenbasierter dynamischer Preis- und Ticketingmodelle einen zentralen Wachstumstreiber im Themenparkmarkt bildet.[8][9] Anbieter wie Smart Pricer spezialisieren sich darauf, mit Hilfe von Machine Learning Ticketverkauf und Auslastung zu optimieren, was implizit zeigt, dass ohne solche datengetriebenen Systeme signifikante Optimierungspotenziale bestehen.[5] In der Praxis bedeutet das: Viele Freizeitparks, auch in der DACH-Region, stützen ihre Saisonpreislisten und Aktionsrabatte primär auf historische Durchschnittswerte, ohne feinere Treiber (Wetterprognosen, Online-Suchvolumen, Konkurrenzaktionen, Kurzfristbuchungen) systematisch zu modellieren. Dies führt zu systematischer Unter- oder Überrabattierung ganzer Perioden. Wenn konservativ angenommen wird, dass eine verbesserte datengetriebene Steuerung etwa 2–5 % zusätzlichen Umsatz bei gleichen Kosten generiert, entspricht dies dem heutigen Verlust durch Fehlentscheidungen.

Why This Matters

This pain point represents a significant opportunity for B2B solutions targeting Amusement Parks and Arcades.

Affected Stakeholders

Geschäftsführung, Revenue Manager, Controlling / Business Intelligence, Marketing- und Vertriebsteam, IT/Data-Team

Related Business Risks